Multimorbidity in middle-aged women and COVID-19: binary data clustering for unsupervised binning of rare multimorbidity features and predictive modeling

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
1 Online-Ressource.
Sprache
Englisch

Erschienen in
Multimorbidity in middle-aged women and COVID-19: binary data clustering for unsupervised binning of rare multimorbidity features and predictive modeling ; volume:24 ; number:1 ; day:24 ; month:4 ; year:2024 ; pages:1-12 ; date:12.2024
BMC medical research methodology ; 24, Heft 1 (24.4.2024), 1-12, 12.2024

Urheber
Benny, Dayana
Giacobini, Mario
Costa, Giuseppe
Gnavi, Roberto
Ricceri, Fulvio
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1186/s12874-024-02200-x
URN
urn:nbn:de:101:1-2407090949335.808150744733
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.04.0016, 07:01 MEZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Benny, Dayana
  • Giacobini, Mario
  • Costa, Giuseppe
  • Gnavi, Roberto
  • Ricceri, Fulvio
  • SpringerLink (Online service)

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